使用决策树预测西瓜类型_使用决策树与随机深林预测糖尿病（python）

作者：神奇cpp | 2024-07-27 09:16:52

踩

西瓜预测代码

（一）算法简介

决策树是一种树形结构，其中每一个内部节点表示在一个特征（属性）上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一种类别。

（二）代码实例

使用决策树预测糖尿病

数据源: https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database#diabetes.csv

相关数据与代码下载：https://github.com/GreedyAIAcademy/Machine-Learning/tree/master/6.%20DecisionTree.RandomForest/homework

参考引用于：贪心学院

注意: 需要使用如下命令安装额外两个包用于画图

conda install python-graphviz

conda install pydotplus

导入数据包


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
from sklearn import metrics

特征项命名与导入数据


col_names = ['pregnant', 'glucose', 'bp', 'skin', 'insulin', 'bmi', 'pedigree', 'age', 'label']
pima = pd.read_csv("pima-indians-diabetes.csv", header=None, names=col_names)
 
pima.head()

分析数据

768 条数据, 每一条数据包含 9 个特征
糖尿病发病率 35%
……


print(pima.shape)
# 特征数据类型. 
pima.dtypes


label_rate = pima.label.value_counts() / len(pima)
label_rate

pima.describe()

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/神奇cpp/article/detail/889535